Sự kết hợp giữa Crypto và trí tuệ nhân tạo: Từ Khả năng tính toán đến nền kinh tế đại lý thông minh

Khi làn sóng trí tuệ nhân tạo đang lan tỏa toàn cầu, thế giới tiền điện tử cũng đang tích cực tìm kiếm cách kết hợp với nó. Ban đầu, sự kết hợp này chủ yếu được thể hiện qua việc tập hợp các nguồn lực tính toán phi tập trung. Nhờ vào công nghệ blockchain, các nguồn tài nguyên GPU và CPU không sử dụng trên toàn cầu được tích hợp hiệu quả, thực hiện sự khớp cung cầu, giảm chi phí, và cung cấp cho các nhà đóng góp tài nguyên một cơ chế khuyến khích minh bạch và công bằng.

Giai đoạn này có đặc điểm rõ ràng:

1. Hướng tới thị trường ngách, giảm bớt rào cản cho suy luận nhẹ và tinh chỉnh mô hình.
2. Nhấn mạnh tính linh hoạt, kích hoạt người dùng cá nhân sử dụng GPU nhàn rỗi để tham gia đào tạo.
3. Khám phá cơ chế mới, chẳng hạn như giới thiệu cạnh tranh mô hình và cơ chế mạng con.
4. Kết hợp mạng hạ tầng vật lý phi tập trung, giải phóng hiệu năng phần cứng ở rìa.

Trong đó, một trường hợp đổi mới thông qua cấu trúc subnet tiên phong, đã biến các mô-đun dịch vụ AI thành dạng mô-đun, mỗi subnet có cộng đồng thợ mỏ và người xác thực độc lập. Đồng token của nó là nhiên liệu chính cho hệ sinh thái, người dùng có thể tham gia xây dựng hệ sinh thái và nhận được lợi nhuận bằng nhiều cách khác nhau.

Tuy nhiên, những nỗ lực trong giai đoạn này cũng bộc lộ những hạn chế rõ rệt: sự cạnh tranh trong thị trường khả năng tính toán thuần túy rơi vào cuộc chiến giá cả, hiệu suất suy diễn phi tập trung không đủ, và việc ghép nối cung cầu thiếu kể chuyện ở tầng ứng dụng. Tiền điện tử vẫn chỉ đóng vai trò cơ sở hạ tầng trong thế giới AI, chưa thực sự kết nối được đến trải nghiệm người dùng.

Với việc thị trường khả năng tính toán phi tập trung dần ổn định, việc khám phá Crypto+AI bắt đầu chuyển từ tài nguyên cơ sở lên giai đoạn tác nhân thông minh ứng dụng. Sự chuyển mình này được đánh dấu bằng sự trỗi dậy của AI Agent trên chuỗi, làm bùng cháy lại kỳ vọng của thị trường về sự kết hợp giữa Crypto+AI.

Giai đoạn đầu, token AI chủ yếu ở giai đoạn hiện tượng văn hóa Meme, thu hút sự chú ý nhanh chóng với hình ảnh nhân hóa và giải trí. Sau đó, token AI bắt đầu có khả năng tương tác ban đầu, thực hiện các nhiệm vụ đơn giản trên các nền tảng xã hội.

Rất nhanh chóng, AI Agent thâm nhập vào các lĩnh vực ứng dụng chuyên biệt hơn, như tài chính trên chuỗi, NFT, phân tích dữ liệu, và bạn đồng hành xã hội. Người dùng có thể tham gia trực tiếp vào các hoạt động trên chuỗi, thực hiện chiến lược, và quản lý tài sản thông qua các tác nhân thông minh.

Điểm chuyển biến thực sự là sự xuất hiện của khung Agent và giao thức thực thi. Khung mô-đun hỗ trợ mô hình hóa nhân cách, sắp xếp nhiệm vụ và hợp tác đa tác nhân, giúp các tác nhân trên chuỗi chuyển từ các cá thể tách biệt sang hoạt động hệ thống hóa. Đồng thời, kinh tế Agent bắt đầu nảy mầm trên chuỗi, thúc đẩy sự ra đời của "thể chế kinh tế gốc AI".

Một số dự án đã đề xuất tầm nhìn thương mại về việc cho phép các đại lý AI hình thành sự hợp tác mô-đun trong hệ sinh thái, cùng với con người và các thực thể thông minh khác để sáng tạo, hợp tác và giao dịch. Những dự án này được xây dựng dựa trên các trụ cột công nghệ như khung đại lý mô-đun, nền tảng mã hóa và các thỏa thuận thương mại của các thực thể.

Tuy nhiên, khi cơn sốt ban đầu qua đi, Crypto+AI đang trải qua một cuộc thanh lọc sâu sắc. Thị trường từ việc theo đuổi câu chuyện trở lại với việc tìm kiếm sự phù hợp thực sự với thị trường sản phẩm. Trong bối cảnh này, giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) như một tiêu chuẩn mở được sinh ra cho các ứng dụng AI, trở thành chất xúc tác mới phù hợp nhất với nhu cầu hiện tại.

MCP đã mở ra hướng đi mới cho Crypto+AI trong tương lai, bao gồm hợp tác đa tác nhân, tự động hóa giao dịch trên chuỗi, sự trỗi dậy của tài chính thông tin (InfoFi) và nhiều lĩnh vực khác.

Nhìn lại quá trình tiến hóa của Crypto+AI, chúng ta thấy một con đường dài liên tục làm sâu sắc chức năng và nâng cao tính ứng dụng. Từ những đại lý đối thoại giải trí ban đầu, đến sự xuất hiện dần dần của các công cụ phân tích Alpha và các đại lý công cụ, cho đến các thực thể DeFAI thông minh đóng gói ngôn ngữ tự nhiên thành các thao tác tài chính trên chuỗi, mỗi sự chuyển mình đều thu hẹp khoảng cách giữa AI Agent và nhu cầu thực tế của thế giới.

Tương lai của AI Agent sẽ được xây dựng trên cơ sở tính thực tiễn thực sự. Con đường này tuy dài, nhưng nhờ vào sự tích lũy liên tục của tính thực tiễn hỗ trợ, giới hạn mà nó có thể mở ra có thể vượt xa trí tưởng tượng của chúng ta.